单独编译使用WebRTC的音频处理模块

单独编译使用WebRTC的音频处理模块

2016年12月08日 14:26:58 starRTC免费IM直播会议一对一视频 阅读数：8360

版权声明：starRTC免费im直播会议一对一视频，by elesos.com & starRTC.com https://blog.youkuaiyun.com/elesos/article/details/53517656

 

不推荐单独编译 WebRTC 中的各个模块出来使用。

 

 

   

昨天有幸在 Google 论坛里询问到 AECM 模块的延迟计算一事，Project member 说捣腾这个延迟实际上对 AECM 的效果没有帮助，这个延迟值仅在 AECM 启动时加快内置延迟估算器的收敛，如果更新的延迟有误，甚至会使 AECM 内置的延迟估算器出现错误的偏移，他建议我使用一个理论上的定值，Chrome 中他们用了 100ms。我之前也在 AECM 里看到了它对内置的 delay_estimator 二进制延迟估算器有很大的依赖，近端与远端数据匹配与否，几乎全部仰仗这个延迟估算器的结果。因此，对于 AECM 的使用，是否还需要花时间去计算这个系统延迟，bill 不再置评，个中效果大家自己实践和把握。
 

   其次，AECM 产生的唧唧声 Project member 澄清这不是 bug，而是 AECM 算法本来就有此表现，属正常现象。

 

   本文已有一年之久，随着自己在学习过程中认识的加深，以及期间和各位在文后的讨论，担心后来者照着这一年前的文章走弯路，bill 觉得有必要对文章做一个更新，点出自己走的弯路，以免误导后来者。

   1. 自己最开始是把 AECM、NS、VAD、AGC 各个模块单独提取出来使用，现在看来实属麻烦，且效果也不甚理想。如果大家的项目没有特殊的要求，大可将整个语音引擎 VoiceEngine 编译出来使用。就我个人而言，目前的解决方案是独立编译使用音频处理单元 AudioProcessingModule，因为 APM 是一个纯净的音频处理单元，其接口仅与音频处理有关，APM的使用加上上层代码的优化，可以保证基本的通话效果（离完美还很远），回声基本是没有的。主要会存在两个问题，一是AECM出来的效果会有唧唧声，这个声音可以通过对延迟计算的不断优化而得到改善，最终可以做到说几句话之后有1~2次唧唧声。二是通话过程中声音会忽大忽小，目前我是怀疑由AECM的double talk处理引起的，具体的还要自己去倒腾。
 

   2. 关于回声消除滤波器延迟的计算，之前自己一直认为只要这个延迟计算准确，就能得到理想的回声消除效果，现在发现这个想法太幼稚，一是AECM算法本身有一定局限性，二是Android上的采集延迟没有系统API支持，很难计算准确，而播放端的API又不能保证其准确性。目前我的能力只能做到尽量优化上层的延迟计算，尽量减少由Android音频API对延迟造成的影响。

   3. 在 Android 上层优化计算系统音频延迟的代码达到一定瓶颈后，可以将优化目标转向 1）AECM 算法。 2）优化AEC（PC）（使其能在手机上正常运行，目前AEC-PC默认滤波器长度为12块，每块64个点，（12*64=768采样）即AEC-PC仅能处理48ms的单声道16kHz延迟的数据，而Android的音频系统延迟大多在100ms以上，因此既要增加AEC-PC滤波器长度又要保证其运行效率是优化的重点） 3）其他模块的优化（比如抖动缓冲区等）。
 

   4. 文后的源码列表已经过时，由于我目前不再支持单独编译这些模块，恕我不再更新该列表，如确有独立编译需求的，可自行在WebRTC项目对应目录中找到需要的文件。

  

前言

   最近一直在捣腾如何在android和iOS上使用Google的WebRTC——一个无疑大力推动了互联网即时通信以及VoIP发展的开源项目。(elesos注：连谷歌都访问不了的国家，活该落后！)
 

   WebRTC提供一套音频处理引擎VOE，但VOE在 android 和 iOS 上的整体编译一直是一个比较繁琐且恼火的问题，于是单独提取了VOE中的NS（Noise Suppression 噪声抑制）、VAD（Voice Activity Detection 静音检测）、AECM（Acoustic Echo Canceller for Mobile 声学回声消除）以及 AGC（Auto Gain Control 自动增益控制）等模块进行编译并捣鼓其使用方法。

 

   经过自己两月有余的捣腾和测试，终于在 android 和 iOS 上成功编译出各模块并在项目中使用了NS/VAD/AECM三大模块，效果比较不错。
 

   回过头来看看，这几大模块的编译其实非常简单，不过两月前的自己也着实为这个花了一番力气。

 

正文

   由于几大模块的编译方式相同，故本文仅以 NS 模块为例，其余模块请读者自行摸索和实验。

 

Step 1 - 下载 google WebRTC 源码
 

   WebRTC目前的开发版主线版本已经到了 r4152 - 3.32，但这几大模块并未有大的修改，故本文依旧按bill当时的版本 3.31 进行讲解，请自行使用SVN同步以下目录（至于同步的方法，请自行google）：

http://webrtc.googlecode.com/svn/branches/3.31/      可访问

 

 

Step 2 - 提取WebRTC - NS模块代码

   同步源码后，进入目录 \webrtc\modules\audio_processing\ns ，将NS模块的源码拷贝出来，下面是单独编译NS时的参考源码列表（部分头文件在WebRTC项目其他目录下，请自行搜索提取）：

                                       defines.h
 

                                       signal_procession_library.h
 

                                       spl_inl.h
 

                                       typdefs.h
 

                                       windows_private.h
 

 

                                       fft4g.h / fft4g.c
 

                                       noise_suppression.h / noise_suppression/c
 

                                       ns_core.h / ns_core.c

   除了上述WebRTC源码外，如果要在android的Java代码中使用，还需自行编写JNI包装文件：
 

ns_jni_wrapper.c（此为自定义的 jni 包装文件，详情请见 此文）

ADDED(billhoo - 2013-6-14) 

鉴于有朋友询问JNI Wrapper的编写，下面提供NS模块create以及initialize函数（这两个函数足以说明问题）的wrapper源码及注释，希望对大家有所帮助。更详细的编写步骤请参考 Oracle官方文档 或 此文或 此文。

 

WebRtcNs_Create 包装函数及注释

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37

/***  * Summary  * types：  *   NSinst_t : the type of noise suppression instance structure.  *   NsHandle : actually the same type of NSinst_t, defined in  *              "noise_suppression.h" as a empty struct type named  *              "NsHandleT".  *  *   Note:  *    1.You have no need to pass env and jclazz to these functions,  *      cus' JVM will does it for you.  *    2.We only support 10ms frames, that means you can only input 320  *      Bytes a time.  **/ /**  * This function wraps the "WebRtcNs_Create" function in "noise_suppression.c".  * Input:  *        none.  * Output:  *        the handler of created noise suppression instance.  * Return value:  *        -1 : error occurs.  *        other value : available handler of created NS instance.  *  * @author billhoo  * @version 1.0 2013-1-29  */ JNIEXPORT jint JNICALL Java_你的类限定名_createNSInstance(JNIEnv *env,         jclass jclazz) {     NsHandle *hNS = NULL; //create a pointer to NsHandle on native stack.     if (WebRtcNs_Create(&hNS) == -1) { //allocate dynamic memory on native heap for NS instance pointed by hNS.         return -1;  //error occurs     } else {         return ((int) (NSinst_t *) hNS); //returns the address of NS instance on native heap.     } }

 

WebRtcNs_Initiate 包装函数及注释

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

/**  * This function wraps the "WebRtcNs_Init" function in  * "noise_suppression.c".  * Initializes a NS instance and has to be called before any other  * processing is made.  *  * Input:  *        - nsHandler   - Handler of NS instance that should be  *                        initialized.  *        - sf          - sampling frequency, only 8000, 16000, 32000  *                        are available.  * Output:  *         nsHandler  - the handler of initialized instance.  * Return value:  *         0                - OK  *         -1               - Error  *  * @author billhoo  * @version 1.0 2013-1-29  */ JNIEXPORT jint JNICALL Java_你的类限定名_initiateNSInstance(JNIEnv *env,         jclass jclazz, jint nsHandler, jlong sf) {     NsHandle *hNS = (NsHandle*) nsHandler;     return WebRtcNs_Init(hNS, sf); }

 

[END OF ADDED]

 

 

Step 3 - 编译WebRTC - NS模块

   此步请参照 bill之前的文章将刚才提取的NS代码添加进eclipse工程进行编译即可。以下为NS模块的Android.mk文件：

 

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9

LOCAL_PATH := $(call my-dir) include $(CLEAR_VARS) LOCAL_MODULE    := webrtc_ns LOCAL_SRC_FILES := \         noise_suppression.c \         ns_core.c \         fft4g.c \         ns_jni_wrapper.c include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)

 

   编译完成后，将项目中的 webrtc_ns.so 动态库拷贝出来以备后续使用。
 

 

Step 4 - 加载编译好的NS模块动态库

   接下来只需要按照 此文 的描述在 android 的JAVA代码中使用刚才编译好的 webrtc_ns.so 动态库便大功告成。
 

 

Step 5 - 几大模块的使用及注意事项

   前四步已经完成了几大音频处理模块在android上的单独编译过程，并分别生成了 webrtc_ns.so、webrtc_vad.so、webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc.so 四个动态库，下面bill简要介绍对NS、VAD以及AECM三个库的函数使用方法及注意事项：

 

5.1 - NS库函数的使用及注意事项
 

   这个很简单，参照 noise_suppression.h 头文件中对各API的描述即可，首先使用 WebRtcNs_Create 创建NS实体，然后 WebRtcNs_Init 初始化该实体，WebRtcNs_set_policy 设置噪声抑制的级别（bill使用的是最高级别 2，效果比较理想），设置完成后便可调用 WebRtcNs_Process循环对10ms（8000Hz、16000Hz）音频帧进行NS处理，注意最后别忘了调用 WebRtcNs_Free 将NS实体销毁。

 

 

5.2 - VAD库函数的使用及注意事项
 

VAD的使用和NS区别不大，唯一需要注意的是VAD仅仅只是检测，返回结果1表示VAD检测此帧为活动帧，0表示此帧为静音帧，至于判断为静音后该进行何种处理，就和你自己的项目相关了。

 

 

5.3 - AECM库函数的使用及注意事项
 

AECM实体的创建、初始化和销毁工作与上述相同，之后需要在远端和近端分别调用WebRtcAecm_BufferFarend   (注：farend远端)以及 WebRtcAecm_Process，对于AECM的使用，需要注意的重点在于Process函数的参数msInSndCardBuf，该参数在audio_procession.h头文件中以名为delay的变量呈现，该延迟的计算确为一难点（对于单独使用AECM模块来说），不过只要严格按照delay的描述进行操作即可。

 

附：

   其他几大模块单独编译时需要的源文件列表（所有依赖头文件略，请自行根据报错添加）：

WebRTC - VAD 模块源文件列表
 

       注意：VAD的编译需要宏 WEBRTC_POSIX 的支持，而该宏是否有实现，由 WEBRTC_ANDROID 等宏是否被定义决定，若你在编译时提示 once 函数未定义等错误， 请自行添加对 WEBRTC_ANDROID宏的定义。
 

       webrtc_vad.c

       vad_core.c
 

       vad_filterbank.c
 

       vad_gmm.c
 

       vad_sp.c
 

       real_fft.c
 

       division_operations.c

       complex_bit_reverse.c

       cross_correlation.c

       complex_fft.c

       downsample_fast.c

       vector_scaling_operations.c

       get_scaling_square.c

       energy.c

       min_max_operations.c

       spl_init.c

 

WebRTC - AECM 模块源文件列表

       randomization_functions.c

       spl_sqrt_floor.c

       division_operations.c

       min_max_operations.c

       ring_buffer.c

       delay_estimator.c

       delay_estimator_wrapper.c

       complex_bit_reverse.c

       complex_fft.c

       aecm_core.c

       echo_control_mobile.c

 

WebRTC - AGC 模块源文件列表

 

 

 

       spl_sqrt.c

       copy_set_operations.c

       division_operations.c

       dot_product_with_scale.c

       resample_by_2.c

       analog_agc.c

       digital_agc.c

 

 

下面是elesos从评论中摘抄的部分信息:

 

 

 

使用

WebRtcAecm_Process

nearendNoisy 表示带有噪声的buf

nearendClean 表示经过降噪处理的 buf

建议首先使用NS将采集到的buf降噪，然后将原buf传给nearendNoisy ，降噪后的buf传给

nearendClean，如果不降噪，直接将buf传给nearendNoisy ，nearendClean置为NULL即可。

 

NS每次处理10ms的数据

都處理10ms數據(8000HZ的sample是80, 16000HZ的sample是160)、謝謝！

 

先消回声再降噪效果比先降噪再消回声好。建议参考WebRTC AudioPreprocessing 模块里面的 ProcessStream 的实现顺序。

 

WebRtcAecm_Init( &aecm , 8000 );

While ( aecProcessing )

{

    WebRtcAecm_BufferFarend( speakerBuffer );

    WebRtcAecm_Process( aecm , micBuffer , NULL , aecBuffer , 160 , 200 );

}

上面的200ms最好不要用常量，需要this delay is always changes, you should estimate it every   

1 second or shorter.

在audio_processing.h中有描述

 

  // Sets the |delay| in ms between AnalyzeReverseStream() receiving a far-end

  // frame and ProcessStream() receiving a near-end frame containing the

  // corresponding echo. On the client-side this can be expressed as

  //   delay = (t_render - t_analyze) + (t_process - t_capture)

  // where,

  //   - t_analyze is the time a frame is passed to AnalyzeReverseStream() and

  //     t_render is the time the first sample of the same frame is rendered by

  //     the audio hardware.

  //   - t_capture is the time the first sample of a frame is captured by the

  //     audio hardware and t_pull is the time the same frame is passed to

  //     ProcessStream().

  virtual int set_stream_delay_ms(int delay) = 0;

延迟你只能根据自己的buffer实现进行计算。

 

四个时间点均在调用之前得到即可。

 

的第一个采样被播放的时间，总感觉取不到，我们能取到的只有播放完整个语音帧的时间点吧：我们确

实不能直接得到第一个采样点的时间，但你可以根据自己上层的 buffer 大小以及底层的硬件 buffer

大小估算出缓冲区中总共缓冲了多少帧，这样一来便可计算出第一个采样点的时间。

 

 

请教一下你在android上层设计buffer并计算出delay时间的解决办法。

 

尽量不要在java层做AECM，如果非要在java层做，delay的计算只有根据你自己的buffer设计来，总体

思路就是系统底层硬件延迟 ＋ 你的buffer延迟。

 

每发送一帧就更新延迟值。

 

可以采用OpenSE等JNI层的采集库，而不是android上层的AudioRecord以及AudioTrack。

 

目前采用一半底层buffer大小作为采集的固定延迟。

 

T1(系统的播放延迟) = 帧A被硬件播放出来的时刻 - 帧A被放进 farend 的时刻;

T2(系统的采集延迟) = 帧B被放进 process 的时刻 - 帧B被硬件采集的时刻;

total delay = T1 ＋ T2;

 

这个延迟的计算方法可以参考WebRTC主线版本目录 webrtc\modules\audio_device\android\java\src\org\webrtc\voiceengine\

下的WebRTCAudioTrack和WebRTCAudioRecord

 

 

对于AECM的测试，首先可以使用同一个PCM文件，分别放入FAREND和PROCESS，如果出来的结果接近全零

，则验证你提取的AECM模块工作正常。

 

 

在验证AECM模块能够正常工作的前提下，你需要两台设备，每台设备两个线程，线程一用来采集和

PROCESS，线程二用来播放和FAREND。

 

 

“从手机SD卡中读取一个pcm文件，送入到扬声器，同时调用WebRtcAecm_BufferFarend(), 然后读取麦

克风采集到的数据，调用Process。再将out写入到aec.pcm文件。分析这个aec.pcm文件。”

 

远端数据就是网络传过来的数据，近端就是本机采集到的数据。

farend是远端数据，即VoIP通信中接收到的对端的、即将被本地扬声器播放的音频A。

nearend是本地数据，即刚刚被本地麦克风采集到的音频B，而音频B可能包含上述音频A（麦克风采集到了扬声器播放的A），于是 A和B 一起发送给远端，致使远端又听到了自己刚才发送的A，也就产生了所谓的回声。

 

发现你这里面根本不存在“原声”，何来原声被消除呢？

 

你使用固定文件作为声音来源，我们假设输入PCM数据为“A”，那么你送到扬声器的声音就为“A”，

而麦克风采集到的声音为扬声器的“A”再加上背景噪声“B”（现在的B才是实际意义上的“原声”，

假设你没说话），AECM的处理结果就是从“A＋B”中找到被扬声器播放出去的“A”并进行消除，留下

了“B”，而背景噪声也许比较小，结果也就仍然接近全零了，绕了一圈，你做的这个流程和我用同一

个PCM文件分别放入farend和process是一个道理。

 

应该在运行时说话，而不是放音乐。

 

 

VAD检测出是静音，你可以采取以下两种方式：1.不发送这一段静音的音频 2.将这一段VAD认为静音的

音频全部置零然后发送。

专注webrtc、kurento音视频开发

qq：911921258

 

出处http://billhoo.blog.51cto.com/2337751/1213801